Il corso introduce le principali tecniche statistiche di indagine campionaria per popolazioni finite e affronta, anche con riferimento ad indagini reali i diversi tipi di problemi che si possono presentare in fase di progettazione dell’indagine e in fase di analisi dei dati raccolti.
- Conti Pie luigi, Marella Daniela (2012) Campionamento da popolazioni finite;
- altro materiale fornito dal docente.
Testi di utile consultazione:
- Cicchitelli G., Herzel A., Montanari G. E (1992) Il campionamento statistico;
- Sharon L. Lohr (1999) Sampling: design and analysis;
- Jelke Bethlehem (2009) Applied Survey Methods;
- Frosini B. V., Montinaro M., Niccolini G. (2011) Campionamenti da popolazioni finite;
- Nicolini G., Marasini D., Montanari G.E., Pratesi M., Ranalli M.G., Rocco E. (2013) Metodi di stima in presenza di errori campionari.
Obiettivi Formativi
Il corso si propone di fornire allo studente le conoscenze che gli consentano:
a) di progettare un’indagine campionaria per la stima di uno o più parametri di una popolazione finita individuando il piano di campionamento e lo stimatore più idoneo con riferimento a situazioni reali diverse;
b) di distinguere e valutare la rilevanza dell’informazione contenuta nei risultati delle indagini che vengono pubblicati sia dai media che sulle pubblicazioni specialistiche pubbliche e/o private.
Prerequisiti
INSEGNAMENTO PROPEDEUTICO: STATISTICA I
Metodi Didattici
Lezioni ed esercitazioni in aula
Altre Informazioni
Il corso utilizza in parte materiali e risorse online
Modalità di verifica apprendimento
L’esame è costituito da una prova scritta e da una prova orale volta soprattutto a discutere l'elaborato scritto.
Programma del corso
Aspetti generali sul campionamento da popolazioni finite: rilevazioni censuarie e rilevazioni campionarie, popolazioni, etichette, modalità etichettate, parametri statistici (di interesse), liste di unità di campionamento, fonti di errore e distorsioni, fasi e progettazione di una rilevazione campionaria, distinzione tra campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico.
Aspetti generali sul campionamento probabilistico: disegno campionario, schema di selezione, funzione indicatrice di presenza/assenza di un’unità nel campione, probabilità di inclusione, stimatori e loro proprietà, strategia campionaria, stima della varianza campionaria, intervalli di confidenza, confronto tra l’inferenza da popolazioni finite (o basata sul disegno e l’inferenza da modello.
Disegni campionari di uso frequente: campionamento casuale semplice, campionamento stratificato, campionamento a grappoli, campionamento sistematico, campionamento a più stadi, campionamento di Bernoulli, campionamento di Poisson, campionamenti πps, campionamenti pps,
Stimatori lineari omogenei, stimatore di Horvitz-Thompson, stimatore di Hansen-Hurwitz.
L’impiego delle variabili ausiliarie per la costruzione degli stimatori: stimatori per differenza, stimatori per rapporto, stimatori per regressione, calibrazione.
Cenni alle indagini ripetute nel tempo e ai metodi di stima in presenza di non risposta.